在達沃斯世界經(jīng)濟論壇的聚光燈下，DeepMind的首席執(zhí)行官Demis Hassabis透露了一項雄心勃勃的計劃：他期望在2023年底前，見證由AI設計的藥物邁入臨床試驗階段。這一壯志彰顯了DeepMind在加速藥物研發(fā)進程方面的堅定決心。
為實現(xiàn)這一目標，DeepMind孵化出了一家名為Isomorphic Labs的AI制藥初創(chuàng)企業(yè)。這家新興公司正致力于革新藥物發(fā)現(xiàn)流程，目標是將原本可能耗時十年甚至更久的研發(fā)周期，大幅縮減至數(shù)周或數(shù)月。去年，Isomorphic Labs已宣布與制藥巨頭禮來公司和諾華公司攜手，共同推進這一前沿領域的研究合作。
Demis Hassabis與DeepMind的另一位科學家John Jumper，因在蛋白質結構預測領域的開創(chuàng)性工作，榮獲了2024年諾貝爾化學獎。這一殊榮不僅是對他們個人科研成就的肯定，也是對DeepMind在AI技術應用于科學研究領域所取得突破的認可。
追溯至2021年，谷歌母公司Alphabet創(chuàng)立了DeepMind這一子公司，旨在將DeepMind的先進AI技術商業(yè)化，并專注于藥物研發(fā)領域。這一戰(zhàn)略部署不僅推動了AI技術在醫(yī)療健康領域的革新，也為藥物研發(fā)帶來了前所未有的變革。
自2018年首次發(fā)布以來，DeepMind的AlphaFold工具已在蛋白質結構預測領域取得了顯著進展。如今，AlphaFold已迭代至第三代，其能力已擴展至模擬包括DNA和RNA在內的多種分子結構，并能預測這些分子之間的相互作用。這一技術突破為藥物研發(fā)提供了強有力的支持，加速了新藥的開發(fā)進程。
然而，在談及通用人工智能（AGI）的實現(xiàn)時，Hassabis表現(xiàn)得相對謹慎。他表示，盡管AI技術取得了顯著進展，但實現(xiàn)算法在大多數(shù)任務上超越人類的基準仍面臨挑戰(zhàn)。他認為，可能還需要少數(shù)幾項重大突破，或者通過擴大現(xiàn)有技術的規(guī)模來逐步接近這一目標。但無論如何，這一過程預計仍需五年左右的時間。
